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父级信息表：振幅集成EEG（AEEG ...
什么是脑电图？AEEG或CEEG是用于监测婴儿大脑活动的测试。它可以监视大脑的电波，类似于心电图对心脏的电节律的监视方式。为什么有些婴儿有AEEG/CEEG？如果医生担心婴儿有脑损伤的危险，则可能会有一项或两项检查。AEEG如何完成？护士或医生将在宝宝的头上放置粘铅（也称为电极）。然后将电极连接到床头AEEG机器，在该机器上可以在AEEG显示器上看到脑波。如果AEEG显示出有关的波形模式（例如，波比预期的比较平坦或更清晰），则将完成CEEG。CEEG如何完成？CEEG专家将使用特殊胶水将许多电极放在宝宝的头上。然后将电极连接到床边CEEG机器，该机器比AEEG大得多。CEEG机器还具有摄像机，因此可以同时记录婴儿的脑波和动作。如果存在异常的脑波，新生儿学家和神经科医生（脑医生）可以看到同时发生的异常运动。CEEG测试需要多长时间？至少24小时，多次，更长的时间。测试（AEEG或CEEG）痛苦吗？不，电极不会受伤。测试期间我可以抱着我的孩子吗？是的，只要您的宝宝的医疗状况稳定。AEEG和/或CEEG完成后会发生什么？电极和宝宝头上的任何胶水都被移除。医疗团队（新生儿学家，神经科医生和小学护士）将与您坐下来讨论照顾婴儿的结果和下一步。
人类视觉感觉刺激对N1b振幅的影响
摘要：众所周知，具有自适应机制已知。视觉也不例外，其灵敏度的输入依赖性变化。最近的动物工作表明，视觉皮层中神经元之间的连通性增强。本实验的目的是评估一种人类模型，该模型通过快速的视觉刺激来无创地改变人类视觉皮层中N1b成分的振幅。十九个参与者（M = 24岁；男性为52.6％）完成了涉及在视觉场中双侧呈现的黑白逆转棋盘的快速视觉刺激范式。eeg数据，该数据由四个主要阶段，tetanus块，光刺激，tetanus早期和tetanus组成。计算了t前，tetanus的N1b成分的幅度，te虫早期的tetanus和tetanus后期视觉诱发电位。通过从tetanus早期和晚期减去teTanus n1b振幅来计算N1b振幅的变化。结果表明，前tetanus n1b（M = -0.498 µ V，SD = 0.858）和N1B早期（M = -1.011 µ V，SD = 1.088），T（18）= 2.761，P = 0.039，D = 0.633，在tetanus n1b和n1b晚期之间没有观察到差异（p = 0.36）。总而言之，我们的发现表明，有可能诱导人类视觉上的视觉诱发潜在的N1b波形的幅度变化。如果是这样，这将允许检查增强的神经连通性及其与多种人类感觉刺激和行为的相互作用。还需要进行其他工作来证实这项研究中观察到的N1b成分的增强是由于在先前动物研究中观察到的大脑认知结构中表现出的长期增强神经联系所必需的相似机制。
量子振幅阻尼码的线性规划界限
摘要 — 鉴于近似量子纠错 (AQEC) 码的性能可能优于完美量子纠错码，因此有必要量化其性能。虽然量子权重枚举器为量子纠错码的最小距离建立了一些最佳上限，但这些上限并不直接适用于 AQEC 码。在此，我们引入了用于振幅衰减 (AD) 误差的量子权重枚举器，并在近似量子纠错框架内工作。具体而言，我们引入了代码空间固有的辅助精确权重枚举器，而且，我们在 AD 误差的量子权重枚举器和此辅助精确权重枚举器之间建立了线性关系。这使我们能够建立一个线性程序，只有当具有相应参数的 AQEC AD 码不存在时，该程序才不可行。为了说明我们的线性程序，我们在数值上排除了能够纠正任意 AD 误差的三量子比特 AD 码的存在。
使用简化公式计算量子计算的散射振幅
利用 Lehmann-Symanzik-Zimmermann 约化公式，我们提出了一种新的通用框架，用于以完全非微扰的方式使用量子计算机计算量子场论中的散射振幅。在这个框架中，只需要构建零动量的单粒子状态，不需要入射粒子的波包。该框架能够结合束缚态的散射，非常适合涉及少量粒子的散射。我们预计该框架在应用于独有的强子散射时会具有特殊优势。作为概念证明，通过在经典硬件上进行模拟，我们证明了在单味 Gross-Neveu 模型中，从我们提出的量子算法中获得的费米子传播子、连通费米子四点函数和费米子-反费米子束缚态的传播子具有实现 Lehmann-Symanzik-Zimmermann 约化公式所必需的所需极点结构。
选择神经尖峰检测的有效幅度阈值
脑机接口正在利用细胞外记录中的神经尖峰波形或尖峰时间实现重要的新功能 [1]，[2]。尖峰检测是从记录中提取神经尖峰的重要步骤。它不仅可以提取用于神经活动解码的信息，还可以将数据带宽减少数百甚至数千倍，从而实现无线传输并实现完全植入神经接口而无需经皮导线突破皮肤。尖峰检测性能对于保存神经信息和避免解码精度下降至关重要。阈值是尖峰检测的最常用方法，超过阈值的值被视为尖峰。面对不断变化的大脑环境，自适应且稳健的阈值至关重要。文献中提出了许多用于定义阈值的算法。一种方法是使用计算算法 [3]，[4]，例如短时傅立叶变换、小波变换和模板匹配。还有一些算法方法，例如反馈控制阈值 [5]。最常见的方法是根据信号统计数据设置阈值。噪声统计数据被广泛用于设置阈值。还提出了一种硬件高效估计方法，使用乘数将平均值/中位数/标准差/均方根值设置为阈值 [6]。其他人选择使用稳健统计估计来设置阈值 [7]。将阈值设置为 T = αN ，其中 N 是噪声统计数据，α 是用户定义的参数，这是设置阈值的常用方法 [8]。由于其简单性，这种方法在植入体实施中尤其受欢迎 [9]。然而，这种算法的自适应性
通过量子振幅估计和切比雪夫插值进行百慕大期权定价
摘要 金融衍生品的定价，特别是百慕大期权等可提前行使的期权的定价，是金融机构重要但繁重的数值任务，其加速将对业务产生巨大的影响。最近，量子计算在金融问题中的应用开始被研究。在本文中，我们首次提出了一种百慕大期权定价的量子算法。该方法使用通过量子振幅估计估计出的插值节点的值，通过切比雪夫插值对百慕大期权定价的关键部分延续值进行近似。在该方法中，生成基础资产价格路径的调用预言机的次数为 O(ϵ –1)，其中 ϵ 是期权价格的误差容忍度。这意味着与基于经典蒙特卡洛的方法（如最小二乘蒙特卡洛）相比，速度提高了二次方，其中预言机调用次数为 O(ϵ –2)。
将季节性气候可预测性的投影变化与ENSO振幅联系起来
摘要：最近的研究表明，在整个历史记录中，潜在的可预测性和实际预测技能主要是由于自然际变异性。在这项研究中，我们探讨了未来是否预计将来可能会变化的潜在可预测性，这是对人为气候变化的独特反应。我们估计了厄尔尼诺现象的潜在预测 - 南部振荡（ENSO）以及全球表面温度，降水和大气上的循环循环异常，从1921年到2100年，在完美的模型框架内，使用五个辅助模型大型组合模型。我们发现，历史和预测的ENSO振幅变化通过ENSO驱动的季节性预测的信噪比的变化在气候可预测性中产生了全球规模的变化，Niño-3.4标准偏差的变化为10％，导致全球平均预测能力14％的标准偏差在12个月的全球平均能力上的变化14％。这种关系表明，在未来几十年中，全球大部分地区的潜在可预测性变化可能与ENSO的人为气候变化有关。然而，由于当前模型在预计的ENSO变化的符号和强度上大大不同意，因此无法确定未来全球预方法变化的轨迹。通过在五个大型合奏中看到的可预测性变化广泛变化来证明，模型表现出强大的增加，稳健的减少或预测能力的显着变化，具体取决于它们各自的预测ENSO振幅趋势。我们的结果强调了对气候模型开发的需求，旨在更好地捕获过去强迫和强制性的ENSO变异性的变化，这是必要的（如果不舒服的话），以将投影变化限制为全球气候可预测性。
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
压力松弛幅度的水凝胶决定了3-D
水凝胶基质的粘弹性对3D培养和生物制作组织模型系统的细胞行为敏感。先前的报道表明，在具有明显的压力松弛的水凝胶中，细胞倾向于粘附，扩散，迁移和增殖。然而，目前尚不清楚细胞是否对压力松弛的振幅更为敏感，或者对放松时间常数的反应。为了测试这一点，我们比较了在藻酸盐中最多10天培养的成纤维细胞的行为，并氧化了具有相似杨氏模量的藻酸盐水凝胶，但应力放松行为不同。我们发现成纤维细胞在水凝胶中细长，迁移和增殖更好，这些水凝胶显示出更高的应力松弛幅度。相比之下，细胞对松弛时间常数的响应不太明显且不一致。在一起，这些数据表明，最重要的是基质的应力松弛幅度，该矩阵决定了细胞局部穿透和重塑矩阵的能力，随后会导致更好的扩散，更快的迁移和更高的细胞增殖。我们得出的结论是，应力松弛振幅是用于优化3-D水凝胶中细胞行为的中心设计参数。